工业制造大数据分析大数据不只是大量积累数据。Da 数据的一个重要属性就是人们试图收集和找出数据的千变万化的类型。如果只是大量收集同类型的数据，那么再多的数据，都不能称之为大数据。如何实现智能制造是大家关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到沃顿商学院，普遍共识是数字化转型是智能制造的实现途径。
这种共识是基于众多技术趋势的整合，如物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟/虚拟增强现实(VR/AR)、big 数据分析。我们必须保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时代。原因很简单。这种新的制造文化的转变过程相当复杂和困难。没有行业、企业、用户的融合，这种转变是无法实现的。
5、 工业大 数据被比喻为 工业黄金,如何理解从应用端来看,工业 Da 数据的价值有以下几点:第一，能够以较低的成本满足用户的定制需求；其次，工业Da数据Analysis使制造过程的信息透明化，从而提高效率，提高质量，降低成本和资源消耗，实现更有效的管理；再次，工业 Da 数据可以提供设备全生命周期的信息化管理和服务，使设备的使用更加高效、节能、耐用，减少运维中的浪费，提高设备的可用率；
6、漫谈 工业大 数据9:开源 工业大 数据软件简介(上今天真是一个美好的时代。有无数的开源系统可以为我们提供服务。现在有很多开发软件可以用在工业 Da 数据。当然，很多系统还不成熟，应用到工业时需要谨慎，开发者也需要注意。先简单介绍一些开源的large 数据 tool软件，看看有哪些可以应用到工业large数据的领域。下面这张图是我根据网上流传的一张开源big 数据软件分类图整理出来的:我们可以把开源big 数据软件分成几类，其中有一些可以逐步应用到工业 big 数据的领域，我就一一介绍一下。
(2)File数据Library Hadoop是数据时代的明星产品，其最大的成就在于实现了Hadoop分布式文件系统，简称HDFS。HDFS具有高容错的特点，设计部署在低成本的硬件上，为访问数据 of应用提供高吞吐量，适用于那些数据set非常大的应用。
7、为什么“ 工业大 数据”是“ 工业4.0”的核心首先，从最小的企业来看，工业-2/服务于企业设计、创新、生产、经营、管理和决策的全过程，服务于企业发展战略和目标的实现。第二个层次，工业 Da 数据服务于供应链的优化，产业链的完善，生态链的形成和优化。从供应链、产业链、生态链的角度来看，工业 Da 数据是为了它的形成和优化，无论是CSM的生产圈，还是具体产品制造过程的供应链，还是一个完整生产过程的分析。
政府的行业管理在供应链、产业链、生态链、商业链、价值链中起着非常重要的作用，但政府的宏观调控超出了环节本身。应对经济发展面临的重大问题，甚至回答制造业应该如何应对这类问题。所以从这个行业的角度来看，重要的是行业发展战略，而在宏观调控的时候，不仅要看行业发展战略，还要从整个经济发展的角度来看如何解决这些问题。这需要信息。
8、 工业大 数据有什么特点?一、多源采集，数据分散无结构数据大比例工业大数据广而散的来源，这些来源来自于产品制造现场的工控网监控。海量异构多源多类数据难以有效集成和语义描述，无法实现面向系统生命周期管理的协同管理数据；第二，数据有很强的相关性，有相关性就一定有因果。工业 Da 数据相关性强，要求分析精度高。
9、 工业大 数据有什么特点1。多源采集，数据分散非结构化数据大比例工业大数据广而分散的来源，这些来源来自产品制造现场的工控网络监控。海量异构多源多类数据难以有效集成和语义描述，无法实现面向系统生命周期管理的协同管理数据；第二，数据有很强的相关性，有相关性就一定有因果。工业 Da 数据相关性强，要求分析精度高。
工业 Da 数据预测精度、准确度和可靠性较低，达不到安全要求；三、连续采集，具有鲜明的动态时空特征工业large数据来自工业控制网络和传感设备，具有很强的实时性、连续性和高稳定性要求，需要可靠的数据采集、存储和管理工具进行管理。此外，还涉及国计民生领域，工业 Da 数据分析对实时性要求高，难以动态控制和量化。
